Python数据科学实战

本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据进行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。 本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参考。

这是一本从实战角度讲述如何处理、分析和可视化数据的经典书籍。书中首先介绍了如何使用Python代码获取、转换和分析数据，接着讲述了如何使用Python中的数据结构和第三方库，然后展示了如何以各种格式加载数据，如何对数据进行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据，最后讨论如何解决实际的问题。 书中首先介绍了数据的基础知识，包括数据类别、数据来源、数据处理流程等。然后详细介绍了Python数据结构，包括列表、元组、字典和集合，以及它们的定义和特性。此外，还介绍了Python第三方库，如NumPy库、pandas库和scikit-learn库，以及它们的介绍和运用。 书中还详细介绍了如何从文件和API访问数据，包括使用Python函数open()导入数据，将数据导出到文件，访问远程文件和API，以及将数据移入或移出数据框等。同时，也介绍了如何使用数据库，包括关系数据库和NoSQL数据库，以及它们的好处与应用。 书中还详细讲解了数据聚合的概念和重要性，包括要聚合的数据、合并数据框、分组和聚合数据等。同时，也介绍了合并数据集的概念和重要性，包括合并Python数据结构、合并NumPy数组、合